QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

सार्वजनिक अंतिम वर्ग QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

बायस ऐड और रिले फ्यूजन के साथ मैट्रिक्स `बी' द्वारा `a` का परिमाणित मैट्रिक्स गुणन करें।

इनपुट दो-आयामी मैट्रिसेस और 1D बायस वेक्टर होने चाहिए। और `a` का आंतरिक आयाम (स्थानांतरित होने के बाद यदि `transpose_a` गैर-शून्य है) को `b` के बाहरी आयाम से मेल खाना चाहिए (यदि `transpose_b` गैर-शून्य है तो स्थानांतरित होने के बाद)। फिर मैट्रिक्स गुणन परिणाम पर पूर्वाग्रह मानों के साथ ब्रॉडकास्ट ऐड ऑपरेशन करें। पूर्वाग्रह का आकार `बी` के आंतरिक आयाम से मेल खाना चाहिए। फिर नॉन नेगेटिव रिजल्ट पाने के लिए रिले एक्टिवेशन करें।

नेस्टेड कक्षाएं

कक्षा QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options के लिए वैकल्पिक विशेषताओं QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <वी, टी, यू> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <वी>
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> एक, ओपेरैंड <u> ख, ओपेरैंड <फ्लोट> पूर्वाग्रह, ओपेरैंड <फ्लोट> मीना, ओपेरैंड <फ्लोट> Maxa, ओपेरैंड <फ्लोट> minB, ओपेरैंड <फ्लोट> maxB, कक्षा <वी > Toutput, विकल्प ... विकल्प)
एक नया QuantizedMatMulWithBiasAndRelu ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options
inputQuantMode (स्ट्रिंग inputQuantMode)
आउटपुट <फ्लोट>
maxOut ()
फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।
आउटपुट <फ्लोट>
minOut ()
फ्लोट वैल्यू जो सबसे कम मात्रा में आउटपुट वैल्यू का प्रतिनिधित्व करती है।
आउटपुट <वी>
स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options
transposeA (बूलियन transposeA)
स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options
transposeB (बूलियन transposeB)

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <वी> (बनाने स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> एक, ओपेरैंड <u> ख, ओपेरैंड <फ्लोट> पूर्वाग्रह, ओपेरैंड <फ्लोट> मीना, ओपेरैंड <फ्लोट> Maxa, ओपेरैंड <फ्लोट> minB, ओपेरैंड <फ्लोट > maxB, कक्षा <वी> Toutput, विकल्प ... विकल्प)

एक नया QuantizedMatMulWithBiasAndRelu ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
गुणा करने के लिए एक मैट्रिक्स। `quint8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए।
बी गुणा करने के लिए एक मैट्रिक्स और `qint8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए।
पक्षपात एक 1D बायस टेंसर जिसका आकार `b` के आंतरिक आयाम के साथ मेल खाता है (ट्रांसपोज़ किए जाने के बाद यदि `transposed_b` गैर-शून्य है)।
मिनए फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित `a` मान दर्शाता है।
मैक्सए फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `a` मान दर्शाता है।
मिनबी फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित `b` मान दर्शाता है।
मैक्सबी फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `b` मान दर्शाता है।
विकल्प वैकल्पिक विशेषता मान रखता है
रिटर्न
  • QuantizedMatMulWithBiasAndRelu का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options inputQuantMode (स्ट्रिंग inputQuantMode)

मापदंडों
इनपुटक्वांटमोड इनपुट डेटा परिमाणीकरण मोड। या तो MIN_FIRST (डिफ़ॉल्ट) या स्केल किया गया।

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> maxOut ()

फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> minOut ()

फ्लोट वैल्यू जो सबसे कम मात्रा में आउटपुट वैल्यू का प्रतिनिधित्व करती है।

सार्वजनिक आउटपुट <वी> बाहर ()

सार्वजनिक स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options transposeA (बूलियन transposeA)

मापदंडों
ट्रांसपोज़ ए यदि सत्य है, तो `a` गुणन से पहले स्थानांतरित कर दिया जाता है।

सार्वजनिक स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options transposeB (बूलियन transposeB)

मापदंडों
स्थानान्तरणबी यदि सत्य है, तो `b` गुणन से पहले स्थानांतरित कर दिया जाता है।